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    <meta name="description" content="Redis事务  1 Redis事务的概念 edis的事务并不是我们传统意义上理解的事务，我们都知道 单个 Redis 命令的执行是原子性的，但 Redis 没有在事务上增加任何维持原子性的机制，所以 Redis 事务的执行并不是原子性的。 事务可以理解为一个打包的批量执行脚本，但批量指令并非原子化的操作，中间某条指令的失败不会导致前面已做指令的回滚，也不会造成后续的指令不做。 总结： 1. R">
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  <title>redis面试题-3 - 博客</title>

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        叶飞
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                <h1 id="redis事务"><a class="markdownIt-Anchor" href="#redis事务"></a> Redis事务</h1>
<h2 id="1-redis事务的概念"><a class="markdownIt-Anchor" href="#1-redis事务的概念"></a> 1 Redis事务的概念</h2>
<p>edis的事务并不是我们传统意义上理解的事务，我们都知道 单个 Redis 命令的执行是原子性的，但 Redis 没有在事务上增加任何维持原子性的机制，所以 Redis <strong>事务的执行并不是原子性的</strong>。</p>
<p>事务可以理解为一个<strong>打包的批量执行脚本</strong>，但<strong>批量指令并非原子化</strong>的操作，中间某条指令的失败不会导致前面已做指令的回滚，也不会造成后续的指令不做。</p>
<p><strong>总结：</strong></p>
<p>1. Redis事务中如果有某一条命令执行<strong>失败</strong>，之前的命令不会回滚，其后的命令仍然会被继续执行。<strong>鉴于这个原因，所以说Redis的事务严格意义上来说是不具备原子性的</strong>。</p>
<p>2. Redis事务中所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。</p>
<p>3. 在事务开启之前，如果客户端与服务器之间出现通讯故障并导致网络断开，其后所有待执行的语句都将不会被服务器执行。然而如果网络中断事件是发生在客户端执行EXEC命令之后，那么该事务中的所有命令都会被服务器执行。</p>
<blockquote>
<p>当使用<strong>Append-Only</strong>模式时，Redis会通过调用系统函数write将该事务内的所有写操作在本次调用中全部写入磁盘。然而如果在写入的过程中出现系统崩溃，如电源故障导致的宕机，那么此时也许只有部分数据被写入到磁盘，而另外一部分数据却已经丢失。Redis服务器会在重新启动时执行一系列必要的一致性检测，一旦发现类似问题，就会立即退出并给出相应的错误提示。此时，我们就要充分利用Redis工具包中提供的Redis-check-aof工具，该工具可以帮助我们定位到数据不一致的错误，并将已经写入的部分数据进行回滚。修复之后我们就可以再次重新启动Redis服务器了。</p>
</blockquote>
<h2 id="2-redis事务的三个阶段"><a class="markdownIt-Anchor" href="#2-redis事务的三个阶段"></a> 2 Redis事务的三个阶段</h2>
<ol>
<li><strong>multi</strong> 开启事务
<ul>
<li>WATCH 命令是一个乐观锁，可以为 Redis 事务提供 check-and-set （CAS）行为。 可以监控一个或多个键，一旦其中有一个键被修改（或删除），之后的事务就不会执行，监控一直持续到EXEC命令。</li>
</ul>
</li>
<li>大量指令入队</li>
<li><strong>exec</strong> 执行事务块内命令，<strong>截止此处一个事务已经结束。</strong>
<ul>
<li>EXEC：执行所有事务块内的命令。返回事务块内所有命令的返回值，按命令执行的先后顺序排列。 当操作被打断时，返回空值 nil 。 通过调用DISCARD，客户端可以清空事务队列，并放弃执行事务， 并且客户端会从事务状态中退出。</li>
</ul>
</li>
<li><strong>discard</strong> 取消事务</li>
<li><strong>watch</strong> 监视一个或多个key，如果事务执行前key被改动，事务将打断。unwatch 取消监视。
<ul>
<li>WATCH 命令是一个乐观锁，可以为 Redis 事务提供 check-and-set （CAS）行为。 可以监控一个或多个键，一旦其中有一个键被修改（或删除），之后的事务就不会执行，监控一直持续到EXEC命令。</li>
<li>UNWATCH命令可以取消watch对所有key的监控。</li>
</ul>
</li>
</ol>
<p>事务执行过程中，如果服务端收到有EXEC、DISCARD、WATCH、MULTI之外的请求，将会把请求放入队列中排队.</p>
<figure class="highlight bash"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br><span class="line">5</span><br><span class="line">6</span><br><span class="line">7</span><br><span class="line">8</span><br><span class="line">9</span><br><span class="line">10</span><br><span class="line">11</span><br><span class="line">12</span><br><span class="line">13</span><br><span class="line">14</span><br><span class="line">15</span><br><span class="line">16</span><br><span class="line">17</span><br></pre></td><td class="code"><pre><code class="hljs bash">127.0.0.1:6379&gt; multi<br>OK<br>127.0.0.1:6379&gt; keys *<br>QUEUED<br>127.0.0.1:6379&gt; <span class="hljs-built_in">set</span> kkkkkkk vvvasac<br>QUEUED<br>127.0.0.1:6379&gt; <span class="hljs-built_in">exec</span><br>1) 1) <span class="hljs-string">&quot;e1&quot;</span><br>   2) <span class="hljs-string">&quot;e2&quot;</span><br>   3) <span class="hljs-string">&quot;key&quot;</span><br>   4) <span class="hljs-string">&quot;k1&quot;</span><br>   5) <span class="hljs-string">&quot;k3&quot;</span><br>   6) <span class="hljs-string">&quot;k2&quot;</span><br>   7) <span class="hljs-string">&quot;h1&quot;</span><br>   8) <span class="hljs-string">&quot;books&quot;</span><br>2) OK<br>127.0.0.1:6379&gt;<br></code></pre></td></tr></table></figure>
<h2 id="3-redis事务支持隔离性吗"><a class="markdownIt-Anchor" href="#3-redis事务支持隔离性吗"></a> 3 Redis事务支持隔离性吗?</h2>
<p>Redis 是单进程程序，并且它保证在执行事务时，不会对事务进行中断，事务可以运行直到执行完所有事务队列中的命令为止。因此，<strong>Redis 的事务是总是带有隔离性的</strong>。</p>
<h2 id="4-redis为什么不支持事务回滚"><a class="markdownIt-Anchor" href="#4-redis为什么不支持事务回滚"></a> 4 Redis为什么不支持事务回滚？</h2>
<ul>
<li>Redis 命令<strong>只会因为错误的语法而失败，或是命令用在了错误类型的键</strong>上面，这些问题不能在入队时发现，这也就是说，从实用性的角度来说，失败的命令是由编程错误造成的，而这些错误应该在<strong>开发的过程中被发现</strong>，而不应该出现在生产环境中.</li>
<li>因为不需要对回滚进行支持，所以 Redis 的内部可以保持简单且快速。</li>
</ul>
<h2 id="5-redis事务其他实现"><a class="markdownIt-Anchor" href="#5-redis事务其他实现"></a> 5 Redis事务其他实现</h2>
<ul>
<li>基于<strong>Lua脚本</strong>，Redis可以保证脚本内的命令一次性、按顺序地执行， 其同时也不提供事务运行错误的回滚，执行过程中如果部分命令运行错误，剩下的命令还是会继续运行完。</li>
<li>基于<strong>中间标记变量</strong>，通过另外的标记变量来标识事务是否执行完成，读取数据时先读取该标记变量判断是否事务执行完成。但这样会需要额外写代码实现，比较繁琐。</li>
</ul>
<h1 id="主从-哨兵-集群"><a class="markdownIt-Anchor" href="#主从-哨兵-集群"></a> 主从、哨兵、集群</h1>
<h2 id="1-redis常见使用方式有哪些"><a class="markdownIt-Anchor" href="#1-redis常见使用方式有哪些"></a> 1 Redis常见使用方式有哪些？</h2>
<p>Redis的几种常见使用方式包括：</p>
<ul>
<li>Redis单副本；</li>
<li>Redis多副本（主从）；</li>
<li>Redis Sentinel（哨兵）；</li>
<li>Redis Cluster；</li>
<li>Redis自研。</li>
</ul>
<p>使用场景：</p>
<p>如果数据量很少，主要是承载高并发高性能的场景，比如缓存一般就几个G的话，<strong>单机</strong>足够了。</p>
<p><strong>主从模式</strong>：master 节点挂掉后，需要手动指定新的 master，可用性不高，基本不用。</p>
<p><strong>哨兵模式</strong>：master 节点挂掉后，哨兵进程会主动选举新的 master，可用性高，但是每个节点存储的数据是一样的，浪费内存空间。数据量不是很多，集群规模不是很大，需要自动容错容灾的时候使用。</p>
<p><strong>Redis cluster</strong> 主要是针对海量数据+高并发+高可用的场景，如果是海量数据，如果你的数据量很大，那么建议就用Redis cluster，所有master的容量总和就是Redis cluster可缓存的数据容量。</p>
<h2 id="2-redis单副本"><a class="markdownIt-Anchor" href="#2-redis单副本"></a> 2 Redis单副本</h2>
<p>Redis单副本，采用单个Redis节点部署架构，没有备用节点实时同步数据，不提供数据持久化和备份策略，适用于数据可靠性要求不高的纯缓存业务场景。</p>
<p><img src="/img/20220403-redis%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98-3.assets/image-20210829103307048.png" srcset="/img/loading.gif" lazyload alt="image-20210829103307048"></p>
<p><strong>优点：</strong></p>
<ul>
<li>架构简单，部署方便；</li>
<li>高性价比：缓存使用时无需备用节点（单实例可用性可以用supervisor或crontab保证），当然为了满足业务的高可用性，也可以牺牲一个备用节点，但同时刻只有一个实例对外提供服务；</li>
<li>高性能。</li>
</ul>
<p><strong>缺点：</strong></p>
<ul>
<li>不保证数据的可靠性；</li>
<li>在缓存使用，进程重启后，数据丢失，即使有备用的节点解决高可用性，但是仍然不能解决缓存预热问题，因此不适用于数据可靠性要求高的业务；</li>
<li>高性能受限于单核CPU的处理能力（Redis是单线程机制），CPU为主要瓶颈，所以适合操作命令简单，排序、计算较少的场景。也可以考虑用Memcached替代。</li>
</ul>
<h2 id="3-介绍下redis多副本主从"><a class="markdownIt-Anchor" href="#3-介绍下redis多副本主从"></a> 3 介绍下Redis多副本（主从）</h2>
<p>Redis多副本，采用<strong>主从（replication）部署结构</strong>，相较于单副本而言最大的特点就是主从实例间数据<strong>实时同步</strong>，并且提供<strong>数据持久化和备份策略</strong>。主从实例部署在不同的物理服务器上，根据公司的基础环境配置，可以实现同时对外提供服务和读写分离策略。</p>
<p><img src="/img/20220403-redis%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98-3.assets/image-20210829103327631.png" srcset="/img/loading.gif" lazyload alt="image-20210829103327631"></p>
<p><strong>优点：</strong></p>
<ul>
<li><strong>高可靠性</strong>：一方面，采用双机主备架构，能够在主库出现故障时自动进行主备切换，从库提升为主库提供服务，保证服务平稳运行；另一方面，开启数据持久化功能和配置合理的备份策略，能有效的解决数据误操作和数据异常丢失的问题；</li>
<li><strong>读写分离策略</strong>：从节点可以扩展主库节点的读能力，有效应对大并发量的读操作。</li>
</ul>
<p><strong>缺点：</strong></p>
<ul>
<li><strong>故障恢复复杂</strong>，如果没有RedisHA系统（需要开发），当主库节点出现故障时，需要手动将一个从节点晋升为主节点，同时需要通知业务方变更配置，并且需要让其它从库节点去复制新主库节点，整个过程需要人为干预，比较繁琐；</li>
<li><strong>主库的写能力</strong>受到单机的限制，可以考虑分片；</li>
<li><strong>主库的存储能力</strong>受到单机的限制，可以考虑Pika；</li>
<li>原生复制的弊端在早期的版本中也会比较突出，如：Redis复制中断后，Slave会发起psync，此时如果同步不成功，则会进行全量同步，主库执行全量备份的同时可能会造成毫秒或秒级的卡顿；又由于COW机制，导致极端情况下的主库内存溢出，程序异常退出或宕机；主库节点生成备份文件导致服务器磁盘IO和CPU（压缩）资源消耗；发送数GB大小的备份文件导致服务器出口带宽暴增，阻塞请求，建议升级到最新版本。</li>
</ul>
<h2 id="4-介绍下redis-sentinel哨兵"><a class="markdownIt-Anchor" href="#4-介绍下redis-sentinel哨兵"></a> 4 介绍下Redis Sentinel（哨兵）</h2>
<blockquote>
<p>主从模式下，当主服务器宕机后，需要<strong>手动</strong>把一台从服务器切换为主服务器，这就需要人工干预，费事费力，还会造成一段时间内服务不可用。这种方式并不推荐，实际生产中，我们<strong>优先考虑哨兵模式</strong>。这种模式下，master 宕机，<strong>哨兵会自动选举 master</strong> 并将其他的 slave 指向新的 master。</p>
</blockquote>
<p>Redis Sentinel是社区版本推出的原生高可用解决方案，其部署架构主要包括两部分：<strong>Redis Sentinel集群</strong>和<strong>Redis数据集群</strong>。</p>
<p>其中Redis Sentinel集群是由若干Sentinel节点组成的分布式集群，可以实现故障发现、故障自动转移、配置中心和客户端通知。Redis Sentinel的节点数量要满足2n+1（n&gt;=1）的奇数个。</p>
<p><img src="/img/20220403-redis%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98-3.assets/image-20210829103343110.png" srcset="/img/loading.gif" lazyload alt="image-20210829103343110"></p>
<p><strong>优点：</strong></p>
<ul>
<li>Redis Sentinel集群部署简单；</li>
<li>能够解决Redis主从模式下的高可用切换问题；</li>
<li>很方便实现Redis数据节点的线性扩展，轻松突破Redis自身单线程瓶颈，可极大满足Redis大容量或高性能的业务需求；</li>
<li>可以实现一套Sentinel监控一组Redis数据节点或多组数据节点。</li>
</ul>
<p><strong>缺点：</strong></p>
<ul>
<li>部署相对Redis主从模式要复杂一些，原理理解更繁琐；</li>
<li><strong>资源浪费</strong>，Redis数据节点中slave节点作为<strong>备份节点不提供服务</strong>；</li>
<li>Redis Sentinel主要是针对Redis数据节点中的主节点的高可用切换，对Redis的数据节点做失败判定分为<strong>主观下线</strong>和<strong>客观下线</strong>两种，对于Redis的从节点有对节点做主观下线操作，并不执行故障转移。</li>
<li><strong>不能解决读写分离问题</strong>，实现起来相对复杂。</li>
</ul>
<h2 id="5-介绍下redis-cluster"><a class="markdownIt-Anchor" href="#5-介绍下redis-cluster"></a> 5 介绍下Redis Cluster</h2>
<blockquote>
<p>Redis 的哨兵模式基本已经可以实现高可用，读写分离 ，但是在这种模式下每台 Redis 服务器都存储相同的数据，很浪费内存，所以在 Redis3.0 上加入了 Cluster 集群模式，实现了 Redis 的分布式存储，<strong>对数据进行分片</strong>，也就是说每台 Redis 节点上存储不同的内容。</p>
</blockquote>
<p>Redis Cluster是社区版推出的Redis<strong>分布式集群</strong>解决方案，主要解决Redis分布式方面的需求，比如，当遇到单机内存，并发和流量等瓶颈的时候，Redis Cluster能起到很好的<strong>负载均衡</strong>的目的。</p>
<p>Redis Cluster集群节点<strong>最小配置6个节点以上（3主3从）</strong>，其中<strong>主节点提供读写操作</strong>，从节点作为备用节点，不提供请求，只作为故障转移使用。</p>
<p>Redis Cluster采用<strong>虚拟槽分区</strong>，所有的键根据<strong>哈希函数</strong>映射到0～16383个整数槽内，每个节点负责维护一部分槽以及槽所印映射的键值数据。</p>
<p><img src="/img/20220403-redis%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98-3.assets/image-20210829103444245-16489947342205.png" srcset="/img/loading.gif" lazyload alt="image-20210829103444245"></p>
<p><strong>优点：</strong></p>
<ul>
<li>无中心架构；</li>
<li>数据按照slot存储分布在多个节点，节点间数据共享，可<strong>动态调整数据分布</strong>；</li>
<li>可扩展性：可线性扩展到1000多个节点，节点可动态添加或删除；</li>
<li>高可用性：部分节点不可用时，集群仍可用。通过增加Slave做standby数据副本，能够实现故障自动failover，节点之间通过gossip协议交换状态信息，用<strong>投票机制</strong>完成Slave到Master的角色提升；</li>
<li>降低运维成本，提高系统的扩展性和可用性。</li>
</ul>
<p><strong>缺点：</strong></p>
<ul>
<li>Client实现复杂，驱动要求实现Smart Client，缓存slots mapping信息并及时更新，提高了开发难度，客户端的不成熟影响业务的稳定性。目前仅JedisCluster相对成熟，异常处理部分还不完善，比如常见的“max redirect exception”。</li>
<li>节点会因为某些原因发生阻塞（阻塞时间大于clutser-node-timeout），被判断下线，这种failover是没有必要的。</li>
<li>数据通过<strong>异步复制</strong>，<u>不保证数据的强一致性</u>。</li>
<li>多个业务使用同一套集群时，无法根据统计区分<strong>冷热数据</strong>，资源隔离性较差，容易出现相互影响的情况。</li>
<li>Slave在集群中充当“冷备”，不能缓解读压力，当然可以通过SDK的合理设计来提高Slave资源的利用率。</li>
<li><strong>Key批量操作限制</strong>，如使用mset、mget目前只支持具有相同slot值的Key执行批量操作。对于映射为不同slot值的Key由于Keys不支持跨slot查询，所以执行mset、mget、sunion等操作支持不友好。</li>
<li><strong>Key事务操作支持有限</strong>，只支持多key在同一节点上的事务操作，当多个Key分布于不同的节点上时无法使用事务功能。</li>
<li>Key作为数据分区的最小粒度，不能将一个很大的键值对象如hash、list等映射到不同的节点。</li>
<li>不支持多数据库空间，单机下的Redis可以支持到16个数据库，集群模式下只能使用1个数据库空间，即db 0。</li>
<li>复制结构只支持一层，<strong>从节点只能复制主节点</strong>，不支持嵌套树状复制结构。</li>
<li><strong>避免产生hot-key</strong>，导致主库节点成为系统的短板。</li>
<li>**避免产生big-key，**导致网卡撑爆、慢查询等。</li>
<li>重试时间应该大于cluster-node-time时间。</li>
<li>Redis Cluster不建议使用pipeline和multi-keys操作，减少max redirect产生的场景。</li>
</ul>
<h2 id="6-redis高可用方案具体怎么实施"><a class="markdownIt-Anchor" href="#6-redis高可用方案具体怎么实施"></a> 6 Redis高可用方案具体怎么实施？</h2>
<p>使用官方推荐的哨兵(sentinel)机制就能实现，当主节点出现故障时，由<strong>Sentinel</strong>自动完成故障发现和转移，并通知应用方，实现高可用性。它有四个主要功能：</p>
<ul>
<li><strong>集群监控</strong>，负责监控Redis master和slave进程是否正常工作。</li>
<li><strong>消息通知</strong>，如果某个Redis实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员。</li>
<li><strong>故障转移</strong>，如果master node挂掉了，会自动转移到slave node上。</li>
<li><strong>配置中心</strong>，如果故障转移发生了，通知client客户端新的master地址。</li>
</ul>
<h2 id="7-了解主从复制的原理吗"><a class="markdownIt-Anchor" href="#7-了解主从复制的原理吗"></a> 7 了解主从复制的原理吗？</h2>
<p><strong>1、主从架构的核心原理</strong></p>
<p>​	当启动一个slave node的时候，它会发送一个PSYNC命令给master node</p>
<p>​	如果这是slave node重新连接master node，那么master node仅仅会复制给slave部分缺少的数据; 否则如果是slave node第一次连接master node，那么会触发一次<strong>full resynchronization</strong></p>
<p>​	开始full resynchronization的时候，master会启动一个后台线程，开始生成一份RDB快照文件，同时还会将从客户端收到的所有写命令缓存在内存中。RDB文件生成完毕之后，master会将这个RDB发送给slave，slave会先写入本地磁盘，然后再从本地磁盘加载到内存中。然后master会将<strong>内存中缓存的写命令</strong>发送给slave，slave也会同步这些数据。</p>
<p>​	slave node如果跟master node有网络故障，断开了连接，会自动重连。master如果发现有多个slave node都来重新连接，仅仅会启动<strong>一个rdb save</strong>操作，用一份数据服务所有slave node。</p>
<p><strong>2、主从复制的断点续传</strong></p>
<p>​	从Redis 2.8开始，就支持**主从复制的断点续传，**如果主从复制过程中，网络连接断掉了，那么可以接着上次复制的地方，继续复制下去，而不是从头开始复制一份</p>
<p>​	master node会在内存中常见一个<strong>backlog</strong>，master和slave都会保存一个<strong>replica offset</strong>还有一个<strong>master id</strong>，offset就是保存在backlog中的。如果master和slave网络连接断掉了，slave会让master从上次的replica offset开始继续复制</p>
<p>​	但是如果没有找到对应的offset，那么就会执行一次resynchronization</p>
<p><strong>3、无磁盘化复制</strong></p>
<p>​	master在<strong>内存</strong>中直接创建rdb，然后发送给slave，不会在自己本地落地磁盘了</p>
<p>repl-diskless-sync repl-diskless-sync-delay，等待一定时长再开始复制，因为要等更多slave重新连接过来</p>
<p><strong>4、过期key处理</strong></p>
<p>​	slave不会过期key，只会等待<strong>master过期key</strong>。如果master过期了一个key，或者通过LRU淘汰了一个key，那么会模拟一条del命令发送给slave。</p>
<h2 id="8-由于主从延迟导致读取到过期数据怎么处理"><a class="markdownIt-Anchor" href="#8-由于主从延迟导致读取到过期数据怎么处理"></a> 8 由于主从延迟导致读取到过期数据怎么处理？</h2>
<ol>
<li>通过<strong>scan</strong>命令扫库：当Redis中的key被scan的时候，相当于访问了该key，同样也会做<strong>过期检测</strong>，充分发挥Redis<strong>惰性删除</strong>的策略。这个方法能大大降低了脏数据读取的概率，但缺点也比较明显，会造成一定的数据库压力，否则影响线上业务的效率。</li>
<li>Redis加入了一个新特性来解决主从不一致导致读取到过期数据问题，增加了<strong>key是否过期以及对主从库的判断</strong>，如果key已过期，当前访问的是<code>master</code>则返回null；当前访问的是<code>从库</code>，且执行的是只读命令也返回null。</li>
</ol>
<h2 id="9-主从复制的过程中如果因为网络原因停止复制了会怎么样"><a class="markdownIt-Anchor" href="#9-主从复制的过程中如果因为网络原因停止复制了会怎么样"></a> 9 主从复制的过程中如果因为网络原因停止复制了会怎么样？</h2>
<p>​	如果出现网络故障断开连接了，会自动重连的，从Redis 2.8开始，就支持主从复制的断点续传，可以接着上次复制的地方，继续复制下去，而不是从头开始复制一份。</p>
<p>​	master如果发现有多个slave node都来重新连接，仅仅会启动一个rdb save操作，用一份数据服务所有slave node。</p>
<p>​	master node会在内存中创建一个<code>backlog</code>，master和slave都会保存一个<code>replica offset</code>，还有一个<code>master id</code>，offset就是保存在backlog中的。如果master和slave网络连接断掉了，slave会让master从上次的replica offset开始继续复制。</p>
<p>​	但是如果没有找到对应的offset，那么就会执行一次<code>resynchronization</code>全量复制。</p>
<h2 id="10-redis主从架构数据会丢失吗为什么"><a class="markdownIt-Anchor" href="#10-redis主从架构数据会丢失吗为什么"></a> 10 Redis主从架构数据会丢失吗，为什么？</h2>
<p>有两种数据丢失的情况：</p>
<ol>
<li><strong>异步复制导致的数据丢失</strong>：因为master -&gt; slave的复制是异步的，所以可能有部分数据还没复制到slave，<strong>master就宕机</strong>了，此时这些部分数据就丢失了。</li>
<li><strong>脑裂导致的数据丢失</strong>：某个master所在机器突然脱离了正常的网络，跟其他slave机器不能连接，但是实际上master还运行着，此时哨兵可能就会认为master宕机了，然后开启选举，将其他slave切换成了master。这个时候，集群里就会有两个master，也就是所谓的脑裂。此时虽然某个slave被切换成了master，但是可能client还没来得及切换到新的master，还继续写向旧master的数据可能也丢失了。因此旧master再次恢复的时候，会被作为一个slave挂到新的master上去，自己的数据会清空，重新从新的master复制数据。</li>
</ol>
<h2 id="11-如何解决主从架构数据丢失的问题"><a class="markdownIt-Anchor" href="#11-如何解决主从架构数据丢失的问题"></a> 11 如何解决主从架构数据丢失的问题？</h2>
<p>数据丢失的问题是不可避免的，但是我们可以尽量减少。</p>
<p>在Redis的配置文件里设置参数</p>
<figure class="highlight livecodeserver"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br></pre></td><td class="code"><pre><code class="hljs livecodeserver"><span class="hljs-built_in">min</span>-slaves-<span class="hljs-built_in">to</span>-<span class="hljs-built_in">write</span> <span class="hljs-number">1</span><br><span class="hljs-built_in">min</span>-slaves-<span class="hljs-built_in">max</span>-lag <span class="hljs-number">10</span><br></code></pre></td></tr></table></figure>
<p>​	<code>min-slaves-to-write</code>默认情况下是0，<code>min-slaves-max-lag</code>默认情况下是10。</p>
<p>上面的配置的意思是要求<strong>至少有1个slave</strong>，数据复制和同步的<strong>延迟不能超过10秒</strong>。如果说一旦所有的slave，数据复制和同步的延迟都超过了10秒钟，那么这个时候，<u>master就不会再接收任何请求了。</u></p>
<p>​	减小<code>min-slaves-max-lag</code>参数的值，这样就可以避免在发生故障时大量的数据丢失，一旦发现延迟超过了该值就不会往master中写入数据。</p>
<p>​	那么对于client，我们可以采取<strong>降级措施，<strong>将数据暂时写入本地缓存和磁盘中，在一段时间后重新写入master来保证数据不丢失；也可以将数据写入</strong>kafka消息队列</strong>，隔一段时间去<strong>消费</strong>kafka中的数据。</p>
<h2 id="12-redis哨兵是怎么工作的"><a class="markdownIt-Anchor" href="#12-redis哨兵是怎么工作的"></a> 12 Redis哨兵是怎么工作的？</h2>
<ol>
<li>每个Sentinel以<strong>每秒钟一次的频率</strong>向它所知的Master，Slave以及其他 Sentinel 实例发送一个 PING 命令。</li>
<li>如果一个实例（instance）距离最后一次有效回复 PING 命令的时间超过 <strong>down-after-milliseconds</strong> 选项所指定的值， 则这个实例会被当前 Sentinel 标记为主观下线。</li>
<li>如果一个Master被标记为<strong>主观下线</strong>，则正在监视这个Master的所有 Sentinel 要以每秒一次的频率确认Master的确进入了主观下线状态。</li>
<li>当有足够数量的 Sentinel（大于等于配置文件指定的值）在指定的时间范围内确认Master的确进入了主观下线状态， 则Master会被标记为<strong>客观下线</strong> 。  【需要共识】</li>
<li>当Master被 Sentinel 标记为客观下线时，Sentinel 向下线的 Master 的所有 Slave 发送 INFO 命令的频率会<strong>从 10 秒一次改为每秒一次</strong> （在一般情况下， 每个 Sentinel 会以每 10 秒一次的频率向它已知的所有Master，Slave发送 INFO 命令 ）。</li>
<li>若没有足够数量的 Sentinel 同意 Master 已经下线， Master 的客观下线状态就会变成主观下线。若 <u>Master 重新向 Sentinel 的 PING 命令返回有效回复</u>， Master 的主观下线状态就会被移除。</li>
<li>sentinel节点会与其他sentinel节点进行“沟通”，<strong>投票选举</strong>一个sentinel节点进行故障处理，在<strong>从节点中选取一个主节点</strong>，其他从节点挂载到新的主节点上自动复制新主节点的数据。</li>
</ol>
<h2 id="13-故障转移时会从剩下的slave选举一个新的master被选举为master的标准是什么"><a class="markdownIt-Anchor" href="#13-故障转移时会从剩下的slave选举一个新的master被选举为master的标准是什么"></a> 13 故障转移时会从剩下的slave选举一个新的master，被选举为master的标准是什么？</h2>
<p>​	如果一个master被认为odown了，而且majority哨兵都允许了主备切换，那么某个哨兵就会执行主备切换操作，此时首先要<strong>选举</strong>一个slave来，会考虑slave的一些信息。</p>
<ul>
<li><strong>跟master断开连接的时长</strong>。 如果一个slave跟master断开连接已经超过了down-after-milliseconds的10倍，外加master宕机的时长，那么slave就被认为不适合选举为master.  【越短越好】</li>
</ul>
<figure class="highlight livecodeserver"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><code class="hljs livecodeserver">( down-<span class="hljs-keyword">after</span>-<span class="hljs-built_in">milliseconds</span> * <span class="hljs-number">10</span>) + milliseconds_since_master_is_in_SDOWN_state<br></code></pre></td></tr></table></figure>
<ul>
<li><strong>slave优先级。</strong> 按照slave优先级进行排序，<strong>slave priority越低，优先级就越高</strong></li>
<li><strong>复制offset</strong>。 如果slave priority相同，那么看replica offset，<u>哪个slave复制了越多的数据，offset越靠后，优先级就越高</u></li>
<li><strong>run id</strong> 如果上面两个条件都相同，那么选择一个run id比较小的那个slave。</li>
</ul>
<h2 id="14-同步配置的时候其他哨兵根据什么更新自己的配置呢"><a class="markdownIt-Anchor" href="#14-同步配置的时候其他哨兵根据什么更新自己的配置呢"></a> 14 同步配置的时候其他哨兵根据什么更新自己的配置呢？</h2>
<p>​	执行切换的那个哨兵，会从要切换到的新master（salve-&gt;master）那里得到一个configuration epoch，这就是一个<strong>version号</strong>，每次切换的version号都必须是唯一的。</p>
<p>​	如果第一个选举出的哨兵切换失败了，那么其他哨兵，会等待<strong>failover-timeout</strong>时间，然后接替继续执行切换，此时会重新获取一个新的configuration epoch 作为新的version号。</p>
<p>​	这个version号就很重要了，因为各种消息都是通过一个<strong>channel</strong>去发布和监听的，所以一个哨兵完成一次新的切换之后，<strong>新的master配置是跟着新的version号</strong>的，其他的哨兵都是根据版本号的大小来更新自己的master配置的。</p>
<h2 id="15-为什么redis哨兵集群只有2个节点无法正常工作"><a class="markdownIt-Anchor" href="#15-为什么redis哨兵集群只有2个节点无法正常工作"></a> 15 为什么Redis哨兵集群只有2个节点无法正常工作？</h2>
<p>​	哨兵集群必须部署2个以上节点。</p>
<p>​	如果两个哨兵实例，即两个Redis实例，<strong>一主一从</strong>的模式。</p>
<p>​	则Redis的配置quorum=1，表示一个哨兵认为master宕机即可认为master已宕机。</p>
<p>​	但是如果是机器1宕机了，那哨兵1和master都宕机了，虽然哨兵2知道master宕机了，但是这个时候，需要<strong>majority</strong>，也就是大多数哨兵都是运行的，2个哨兵的majority就是2（2的majority=2，<strong>3的majority=2</strong>，5的majority=3，4的majority=2），2个哨兵都运行着，就可以允许执行故障转移。</p>
<p>​	但此时哨兵1没了就只有1个哨兵了了，此时就没有majority来允许执行故障转移，所以故障转移不会执行。</p>
<h2 id="16-redis-cluster中是如何实现数据分布的这种方式有什么优点"><a class="markdownIt-Anchor" href="#16-redis-cluster中是如何实现数据分布的这种方式有什么优点"></a> 16 Redis cluster中是如何实现数据分布的？这种方式有什么优点？</h2>
<p>​	Redis cluster有固定的16384个hash slot（哈希槽），对每个key计算CRC16值，然后对16384取模，可以获取key对应的hash slot。</p>
<p>​	Redis cluster中每个master都会持有部分slot（槽），比如有3个master，那么可能每个master持有5000多个hash slot。</p>
<p>​	hash slot让node的增加和移除很简单，增<strong>加一个master，就将其他master的hash slot移动部分过去</strong>，减少一个master，就将它的hash slot移动到其他master上去。</p>
<p>​	每次增加或减少master节点都是对<strong>16384取模</strong>，而不是根据master数量，这样原本在老的master上的数据不会因master的新增或减少而找不到。并且增加或减少master时Redis cluster移动hash slot的成本是非常低的。</p>
<h2 id="17-redis-cluster节点间通信是什么机制"><a class="markdownIt-Anchor" href="#17-redis-cluster节点间通信是什么机制"></a> 17 Redis cluster节点间通信是什么机制？</h2>
<p>Redis cluster节点间采取<strong>gossip协议</strong>进行通信，所有节点都持有一份<strong>元数据</strong>，不同的节点如果出现了元数据的变更之后U不断地i将元数据发送给其他节点让其他节点进行数据变更。</p>
<blockquote>
<p>节点互相之间不断通信，保持整个集群所有节点的数据是完整的。 主要交换故障信息、节点的增加和移除、hash slot信息等。</p>
</blockquote>
<ul>
<li>
<p>这种机制的<strong>好处</strong>在于，元数据的更新比较分散，不是集中在一个地方，更新请求会陆陆续续，打到所有节点上去更新，有一定的延时，降低了压力;</p>
</li>
<li>
<p><strong>缺点</strong>：元数据更新有延时，可能导致集群的一些操作会有一些滞后。</p>
</li>
</ul>

                
              </div>
            
            <hr/>
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          <div>作者</div>
          <div>叶飞</div>
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          <div>发布于</div>
          <div>2022年4月3日</div>
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              <a target="_blank" href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
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                        <span class="hidden-mobile">分布式常见面试题</span>
                        <span class="visible-mobile">上一篇</span>
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                        <span class="hidden-mobile">redis面试题-2</span>
                        <span class="visible-mobile">下一篇</span>
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</div>





  



  



  



  



  


  
  









    

    
      <a id="scroll-top-button" aria-label="TOP" href="#" role="button">
        <i class="iconfont icon-arrowup" aria-hidden="true"></i>
      </a>
    

    
      <div class="modal fade" id="modalSearch" tabindex="-1" role="dialog" aria-labelledby="ModalLabel"
     aria-hidden="true">
  <div class="modal-dialog modal-dialog-scrollable modal-lg" role="document">
    <div class="modal-content">
      <div class="modal-header text-center">
        <h4 class="modal-title w-100 font-weight-bold">搜索</h4>
        <button type="button" id="local-search-close" class="close" data-dismiss="modal" aria-label="Close">
          <span aria-hidden="true">&times;</span>
        </button>
      </div>
      <div class="modal-body mx-3">
        <div class="md-form mb-5">
          <input type="text" id="local-search-input" class="form-control validate">
          <label data-error="x" data-success="v" for="local-search-input">关键词</label>
        </div>
        <div class="list-group" id="local-search-result"></div>
      </div>
    </div>
  </div>
</div>

    

    
  </main>

  <footer>
    <div class="footer-inner">
  
    <div class="footer-content">
       <a href="https://hexo.io" target="_blank" rel="nofollow noopener"><span>Hexo</span></a> <i class="iconfont icon-love"></i> <a href="https://github.com/fluid-dev/hexo-theme-fluid" target="_blank" rel="nofollow noopener"><span>Fluid</span></a> 
    </div>
  
  
  
  
</div>

  </footer>

  <!-- Scripts -->
  
  <script  src="https://lib.baomitu.com/nprogress/0.2.0/nprogress.min.js" ></script>
  <link  rel="stylesheet" href="https://lib.baomitu.com/nprogress/0.2.0/nprogress.min.css" />

  <script>
    NProgress.configure({"showSpinner":false,"trickleSpeed":100})
    NProgress.start()
    window.addEventListener('load', function() {
      NProgress.done();
    })
  </script>


<script  src="https://lib.baomitu.com/jquery/3.6.0/jquery.min.js" ></script>
<script  src="https://lib.baomitu.com/twitter-bootstrap/4.6.1/js/bootstrap.min.js" ></script>
<script  src="/js/events.js" ></script>
<script  src="/js/plugins.js" ></script>


  <script  src="https://lib.baomitu.com/typed.js/2.0.12/typed.min.js" ></script>
  <script>
    (function (window, document) {
      var typing = Fluid.plugins.typing;
      var subtitle = document.getElementById('subtitle');
      if (!subtitle || !typing) {
        return;
      }
      var text = subtitle.getAttribute('data-typed-text');
      
        typing(text);
      
    })(window, document);
  </script>




  
    <script  src="/js/img-lazyload.js" ></script>
  




  
<script>
  Fluid.utils.createScript('https://lib.baomitu.com/tocbot/4.18.2/tocbot.min.js', function() {
    var toc = jQuery('#toc');
    if (toc.length === 0 || !window.tocbot) { return; }
    var boardCtn = jQuery('#board-ctn');
    var boardTop = boardCtn.offset().top;

    window.tocbot.init({
      tocSelector     : '#toc-body',
      contentSelector : '.markdown-body',
      headingSelector : CONFIG.toc.headingSelector || 'h1,h2,h3,h4,h5,h6',
      linkClass       : 'tocbot-link',
      activeLinkClass : 'tocbot-active-link',
      listClass       : 'tocbot-list',
      isCollapsedClass: 'tocbot-is-collapsed',
      collapsibleClass: 'tocbot-is-collapsible',
      collapseDepth   : CONFIG.toc.collapseDepth || 0,
      scrollSmooth    : true,
      headingsOffset  : -boardTop
    });
    if (toc.find('.toc-list-item').length > 0) {
      toc.css('visibility', 'visible');
    }
  });
</script>


  <script src=https://lib.baomitu.com/clipboard.js/2.0.10/clipboard.min.js></script>

  <script>Fluid.plugins.codeWidget();</script>


  
<script>
  Fluid.utils.createScript('https://lib.baomitu.com/anchor-js/4.3.1/anchor.min.js', function() {
    window.anchors.options = {
      placement: CONFIG.anchorjs.placement,
      visible  : CONFIG.anchorjs.visible
    };
    if (CONFIG.anchorjs.icon) {
      window.anchors.options.icon = CONFIG.anchorjs.icon;
    }
    var el = (CONFIG.anchorjs.element || 'h1,h2,h3,h4,h5,h6').split(',');
    var res = [];
    for (var item of el) {
      res.push('.markdown-body > ' + item.trim());
    }
    if (CONFIG.anchorjs.placement === 'left') {
      window.anchors.options.class = 'anchorjs-link-left';
    }
    window.anchors.add(res.join(', '));
  });
</script>


  
<script>
  Fluid.utils.createScript('https://lib.baomitu.com/fancybox/3.5.7/jquery.fancybox.min.js', function() {
    Fluid.plugins.fancyBox();
  });
</script>


  <script>Fluid.plugins.imageCaption();</script>

  
      <script>
        if (!window.MathJax) {
          window.MathJax = {
            tex    : {
              inlineMath: { '[+]': [['$', '$']] }
            },
            loader : {
              load: ['ui/lazy']
            },
            options: {
              renderActions: {
                insertedScript: [200, () => {
                  document.querySelectorAll('mjx-container').forEach(node => {
                    let target = node.parentNode;
                    if (target.nodeName.toLowerCase() === 'li') {
                      target.parentNode.classList.add('has-jax');
                    }
                  });
                }, '', false]
              }
            }
          };
        } else {
          MathJax.startup.document.state(0);
          MathJax.texReset();
          MathJax.typeset();
          MathJax.typesetPromise();
        }
      </script>
    

  <script  src="https://lib.baomitu.com/mathjax/3.2.1/es5/tex-mml-chtml.js" ></script>

  <script  src="/js/local-search.js" ></script>

  <script defer src="/js/leancloud.js" ></script>





<!-- 主题的启动项，将它保持在最底部 -->
<!-- the boot of the theme, keep it at the bottom -->
<script  src="/js/boot.js" ></script>


  

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</html>
